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關(guān)于幾種常見的概率分布律第1頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三第一節(jié)二項(xiàng)分布3.1.1貝努利試驗(yàn)及二項(xiàng)分布的概率函數(shù)最早被研究的隨機(jī)試驗(yàn)?zāi)P椭?,只有兩種可能的試驗(yàn)結(jié)果。如擲錢幣可能正面,也可能反面;抽驗(yàn)一個(gè)產(chǎn)品可能合格,也可能不合格等。它概括了最簡(jiǎn)單、也是最常用的一類隨機(jī)現(xiàn)象。因瑞士數(shù)學(xué)家雅科布·貝努利首先研究而得名。
第2頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三這是一個(gè)生產(chǎn)數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家的家屬,Bernoulli一家在歐洲享有盛譽(yù),有一個(gè)傳說,講的是DanielBernoulli(他是JohnBernoulli的兒子)有一次正在做穿過歐洲的旅行,他與一個(gè)陌生人聊天,他很謙虛的自我介紹:“我是DanielBernoulli?!蹦莻€(gè)人當(dāng)時(shí)就怒了,說:“我是還是IssacNewton(牛頓)呢?!盌aniel從此之后在很多的場(chǎng)合深情的回憶起這一次經(jīng)歷,把它當(dāng)作自己曾經(jīng)聽過的最衷心的贊揚(yáng)。
第3頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三對(duì)于n次獨(dú)立的試驗(yàn),如果每次試驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)且只出現(xiàn)對(duì)立事件A與之一,在每次試驗(yàn)中出現(xiàn)A的概率是常數(shù)p(0<p<1),因而出現(xiàn)對(duì)立事件的概率是1-p=q,則稱這一串重復(fù)的獨(dú)立試驗(yàn)為n重貝努利試驗(yàn),簡(jiǎn)稱貝努利試驗(yàn)(Bernoullitrials)。
第4頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三貝努里試驗(yàn)具有如下屬性試驗(yàn)包含了n個(gè)相同的試驗(yàn)每次試驗(yàn)只有兩個(gè)可能的結(jié)果,即“成功”和“失敗”出現(xiàn)“成功”的概率p對(duì)每次試驗(yàn)結(jié)果是相同的;“失敗”的概率q也相同,且p+q=1試驗(yàn)是相互獨(dú)立的試驗(yàn)“成功”或“失敗”可以計(jì)數(shù)第5頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三在生物學(xué)研究中,我們經(jīng)常碰到的一類離散型隨機(jī)變量,如入孵n枚種蛋的出雛數(shù)、n頭病畜治療后的治愈數(shù)、n尾魚苗的成活數(shù)等,可用貝努利試驗(yàn)來概括。在n重貝努利試驗(yàn)中,事件A可能發(fā)生0,1,2,…,n次,現(xiàn)在我們來求事件A恰好發(fā)生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。先取n=4,k=2來討論。在4次試驗(yàn)中,事件A發(fā)生2次的方式有以下種:
第6頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
其中Ak(k=1,2,3,4)表示事件A在第k次試驗(yàn)發(fā)生;(k=1,2,3,4)表示事件A在第k次試驗(yàn)不發(fā)生。由于試驗(yàn)是獨(dú)立的,按概率的乘法法則,于是有P()=P()=…=P()=P()·P()·P()·P()=
又由于以上各種方式中,任何二種方式都是互不相容的,按概率的加法法則,在4次試驗(yàn)中,事件A恰好發(fā)生2次的概率為第7頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
P4(2)=P()+P()+…+P()=
一般,在n重貝努利試驗(yàn)中,事件A恰好發(fā)生k(0≤k≤n)次的概率為
K=0,1,2…,n
(4-14)
若把(4-14)式與二項(xiàng)展開式相比較就可以發(fā)現(xiàn),在n重貝努利試驗(yàn)中,事件A發(fā)生k次的概率恰好等于展開式中的第k+1項(xiàng),所以作二項(xiàng)概率函數(shù)。第8頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三二項(xiàng)分布的意義及性質(zhì)二項(xiàng)分布定義如下:設(shè)隨機(jī)變量x所有可能取的值為零和正整數(shù):0,1,2,…,n,且有=k=0,1,2…,n其中p>0,q>0,p+q=1,則稱隨機(jī)變量x服從參數(shù)為n和p的二項(xiàng)分布(binomialdistribution),記為x~B(n,p)。第9頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三二項(xiàng)分布是一種離散型隨機(jī)變量的概率分布。參數(shù)n稱為離散參數(shù),只能取正整數(shù);p是連續(xù)參數(shù),它能取0與1之間的任何數(shù)值(q由p確定,故不是另一個(gè)獨(dú)立參數(shù))。容易驗(yàn)證,二項(xiàng)分布具有概率分布的一切性質(zhì),即:1、P(x=k)=Pn(k)(k=0,1,…,n)2、二項(xiàng)分布的概率之和等于1,即第10頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三3、(4-15)4、(4-16)5、
(m1<m2)(4-17)二項(xiàng)分布由n和p兩個(gè)參數(shù)決定:1、當(dāng)p值較小且n不大時(shí),分布是偏倚的。但隨著n的增大,分布逐漸趨于對(duì)稱。
第11頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三2、當(dāng)p值趨于0.5時(shí),分布趨于對(duì)稱。3、對(duì)于固定的n及p,當(dāng)k增加時(shí),Pn(k)先隨之增加并達(dá)到其極大值,以后又下降。
此外,在n較大,np、nq較接近時(shí),二項(xiàng)分布接近于正態(tài)分布;當(dāng)n→∞時(shí),二項(xiàng)分布的極限分布是正態(tài)分布。第12頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三二項(xiàng)分布圖當(dāng)n=20時(shí),不同p值的曲線。第13頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三二項(xiàng)分布的概率計(jì)算及應(yīng)用條件【例3.1】純種白豬與純種黑豬雜交,根據(jù)孟德爾遺傳理論,子二代中白豬與黑豬的比率為3∶1。求窩產(chǎn)仔10頭,有7頭白豬的概率。根據(jù)題意,n=10,p=3/4=0.75,q=1/4=0.25。設(shè)10頭仔豬中白色的為x頭,則x為服從二項(xiàng)分布B(10,0.75)的隨機(jī)變量。于是窩產(chǎn)10頭仔豬中有7頭是白色的概率為:第14頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三【例3.2】設(shè)在家畜中感染某種疾病的概率為20%,現(xiàn)有兩種疫苗,用疫苗A注射了15頭家畜后無一感染,用疫苗B注射15頭家畜后有1頭感染。設(shè)各頭家畜沒有相互傳染疾病的可能,問:應(yīng)該如何評(píng)價(jià)這兩種疫苗?假設(shè)疫苗A完全無效,那么注射后的家畜感染的概率仍為20%,則15頭家畜中染病頭數(shù)x=0的概率為第15頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三同理,如果疫苗B完全無效,則15頭家畜中最多有1頭感染的概率為由計(jì)算可知,注射A疫苗無效的概率為0.0352,比B疫苗無效的概率0.1671小得多。因此,可以認(rèn)為A疫苗是有效的,但不能認(rèn)為B疫苗也是有效的。
第16頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三【3.3】仔豬黃痢病在常規(guī)治療下死亡率為20%,求5頭病豬治療后死亡頭數(shù)各可能值相應(yīng)的概率。設(shè)5頭病豬中死亡頭數(shù)為x,則x服從二項(xiàng)分布B(5,0.2),其所有可能取值為0,1,…,5,按(4-6)式計(jì)算概率,用分布列表示如下:012345
0.32770.40960.20480.05120.00640.0003第17頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三大豆子葉顏色由2對(duì)隱性重疊基因控制,在其F2代黃子葉表現(xiàn)為顯性,黃和青以3:1比例分離。(以二粒莢為例來說明)。全部可能的結(jié)果有四種:⑴兩粒都是黃的(YY)3/4×3/4=9/16⑵第一次是青的第二次是黃的(GY)1/4×3/4=3/16⑶第一次是黃的第二次是青的(YG)3/4×1/4=3/16⑷兩粒都是青的(GG)1/4×1/4=1/16假設(shè)y(黃子葉粒數(shù))為變量,黃色子葉的概率為0.75,青色子葉的概率為0.25。那么其概率分別為(見上面)。第18頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三如果一粒豆莢中有三粒種子,那么就有8種可能的情況。⑴全部是青子葉(GGG)1/64⑵僅有一粒黃子葉種子(GGY、GYG、YGG)9/64⑶具有兩粒黃了葉種子(YYG、YGY、GYY)27/64⑷全部是黃子葉種子(YYY)27/64數(shù)學(xué)上的組合公式為n相當(dāng)于豆莢內(nèi)種子數(shù),y相當(dāng)于黃子葉種子數(shù)。因此由此可以推知二項(xiàng)分布的概率函數(shù)為:第19頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三某種昆蟲在某地區(qū)的死亡率為40%,即p=0.4,現(xiàn)對(duì)這種害蟲用一種新藥進(jìn)行治療試驗(yàn),每次抽樣10頭為一組治療。試問如新藥無療效,則在10頭中死3頭、2頭、1頭以及全部愈好的概率為多少?按照上面的公式進(jìn)行計(jì)算:7頭愈好,3頭死去的概率為:8頭愈好,2頭死去的概率為:9頭愈好,1頭死去的概率為:10頭全部愈好的概率為:
第20頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三受害株數(shù)概率函數(shù)P(y)P(y)F(y)nP(y)P(0)0.11600.116046.40P(1)0.31240.4284124.96P(2)0.33640.7648134.56P(3)0.18110.954972.44P(4)0.04880.994719.52P(5)0.00531.00002.12如果每次抽5個(gè)單株,抽n=400次,則理論上我們能夠得到y(tǒng)=2的次數(shù)應(yīng)為:理論次數(shù)=400╳P(2)=400╳0.3364=134.56(次)對(duì)于任意y,其理論次數(shù)為:理論次數(shù)=nP(y)。
第21頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三第22頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三二項(xiàng)分布的應(yīng)用條件有三:(1)各觀察單位只具有互相對(duì)立的一種結(jié)果,如陽(yáng)性或陰性,生存或死亡等,屬于二項(xiàng)分類資料;(2)已知發(fā)生某一結(jié)果(如死亡)的概率為p,其對(duì)立結(jié)果的概率則為1-P=q,實(shí)際中要求p是從大量觀察中獲得的比較穩(wěn)定的數(shù)值;(3)n個(gè)觀察單位的觀察結(jié)果互相獨(dú)立,即每個(gè)觀察單位的觀察結(jié)果不會(huì)影響到其它觀察單位的觀察結(jié)果。第23頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三三、二項(xiàng)式分布的形狀和參數(shù)
對(duì)于一個(gè)二項(xiàng)式總體,如果p=q,二項(xiàng)式分布呈對(duì)稱形狀,如果pq,二項(xiàng)式分布則表現(xiàn)偏斜形狀。但如果n時(shí),即使pq,二項(xiàng)式總體分布的情況也趨于對(duì)稱形狀,所以二項(xiàng)分布的形狀是由n和p兩個(gè)參數(shù)決定的。二項(xiàng)總體的平均數(shù)、方差2和標(biāo)準(zhǔn)差的公式為:=np,2=npq,。例如上述棉田受害調(diào)查結(jié)果,n=5,p=0.35,所以可求得總體參數(shù)為:=np=5×0.35=1.75株,株。
第24頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三3.1.2二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量的特征數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)證明,服從二項(xiàng)分布B(n,p)的隨機(jī)變量之平均數(shù)μ、標(biāo)準(zhǔn)差σ與參數(shù)n、p有如下關(guān)系:當(dāng)試驗(yàn)結(jié)果以事件A發(fā)生次數(shù)k表示時(shí)μ=np(4-18)σ=(4-19)
第25頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三【例3.4】求【例3.3】平均死亡豬數(shù)及死亡數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。以p=0.2,n=5代入(4-18)和(4-19)式得:平均死亡豬數(shù)μ=5×0.20=1.0(頭)
標(biāo)準(zhǔn)差σ===0.894(頭)第26頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
當(dāng)試驗(yàn)結(jié)果以事件A發(fā)生的頻率k/n表示時(shí)(4-20)(4-21)也稱為總體百分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)誤,當(dāng)p未知時(shí),常以樣本百分?jǐn)?shù)來估計(jì)。此時(shí)(4-21)式改寫為:
=(4-22)稱為樣本百分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)誤。第27頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三第二節(jié)泊松分布泊松分布是一種可以用來描述和分析隨機(jī)地發(fā)生在單位空間或時(shí)間里的稀有事件的概率分布。要觀察到這類事件,樣本含量n必須很大。在生物、醫(yī)學(xué)研究中,服從泊松分布的隨機(jī)變量是常見的。如,一定畜群中某種患病率很低的非傳染性疾病患病數(shù)或死亡數(shù),畜群中遺傳的畸形怪胎數(shù),每升飲水中大腸桿菌數(shù),計(jì)數(shù)器小方格中血球數(shù),單位空間中某些野生動(dòng)物或昆蟲數(shù)等,都是服從泊松分布的。第28頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三一、泊松分布的意義若隨機(jī)變量x(x=k)只取零和正整數(shù)值0,1,2,…,且其概率分布為,k=0,1,……(3-23)其中λ>0;e=2.7182…是自然對(duì)數(shù)的底數(shù),則稱x服從參數(shù)為λ的泊松分布(Poisson‘sdistribution),記為x~P(λ)。第29頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三泊松分布重要的特征:
平均數(shù)和方差相等,都等于常數(shù)λ,即μ=σ2=λ【例3.5】調(diào)查某種豬場(chǎng)閉鎖育種群仔豬畸形數(shù),共記錄200窩,畸形仔豬數(shù)的分布情況如表4-3所示。試判斷畸形仔豬數(shù)是否服從泊松分布。第30頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
表3-1畸形仔豬數(shù)統(tǒng)計(jì)分布樣本均數(shù)和方差S2計(jì)算結(jié)果如下:
=Σfk/n
=(120×0+62×1+15×2+2×3+1×4)/200=0.51第31頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三=0.51,S2=0.52,這兩個(gè)數(shù)是相當(dāng)接近的,因此可以認(rèn)為畸形仔豬數(shù)服從泊松分布。
第32頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三λ是泊松分布所依賴的唯一參數(shù)。λ值愈小分布愈偏倚,隨著λ的增大,分布趨于對(duì)稱。當(dāng)λ=20時(shí)分布接近于正態(tài)分布;當(dāng)λ=50時(shí),可以認(rèn)為泊松分布呈正態(tài)分布。所以在實(shí)際工作中,當(dāng)λ≥20時(shí)就可以用正態(tài)分布來近似地處理泊松分布的問題。
第33頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
二、泊松分布的概率計(jì)算由(4-23)式可知,泊松分布的概率計(jì)算,依賴于參數(shù)λ的確定,只要參數(shù)λ確定了,把k=0,1,2,…代入(4-23)式即可求得各項(xiàng)的概率。但是在大多數(shù)服從泊松分布的實(shí)例中,分布參數(shù)λ往往是未知的,只能從所觀察的隨機(jī)樣本中計(jì)算出相應(yīng)的樣本平均數(shù)作為λ的估計(jì)值,將其代替(4-23)式中的λ,計(jì)算出k=0,1,2,…時(shí)的各項(xiàng)概率。第34頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
如【例3.5】中已判斷畸形仔豬數(shù)服從泊松分布,并已算出樣本平均數(shù)=0.51。將0.51代替公式(4-23)中的λ得:(K=0,1,2,…)
因?yàn)閑-0.51=1.6653,所以畸形仔豬數(shù)各項(xiàng)的概率為:P(x=0)=0.510/(0!×1.6653)=0.6005P(x=1)=0.511/(1!×1.6653)=0.3063P(x=2)=0.512/(2!×1.6653)=0.0781第35頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三P(x=3)=0.513/(3!×1.6653)=0.0133P(x=4)=0.514/(4!×1.6653)=0.0017
把上面各項(xiàng)概率乘以總觀察窩數(shù)(n=200)即得各項(xiàng)按泊松分布的理論窩數(shù)。第36頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三表3-2畸形仔豬數(shù)的泊松分布將實(shí)際計(jì)算得的頻率與根據(jù)λ=0.51的泊松分布計(jì)算的概率相比較,發(fā)現(xiàn)畸形仔豬的頻率分布與λ=0.51的泊松分布是吻合得很好的。這進(jìn)一步說明了畸形仔豬數(shù)是服從泊松分布的。第37頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三【例3.6】為監(jiān)測(cè)飲用水的污染情況,現(xiàn)檢驗(yàn)?zāi)成鐓^(qū)每毫升飲用水中細(xì)菌數(shù),共得400個(gè)記錄如下:試分析飲用水中細(xì)菌數(shù)的分布是否服從泊松分布。若服從,按泊松分布計(jì)算每毫升水中細(xì)菌數(shù)的概率及理論次數(shù)并將頻率分布與泊松分布作直觀比較。第38頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三經(jīng)計(jì)算得每毫升水中平均細(xì)菌數(shù)=0.500,方差S2=0.496。兩者很接近,故可認(rèn)為每毫升水中細(xì)菌數(shù)服從泊松分布。以=0.500代替(4-23)式中的λ,得(k=0,1,2…)計(jì)算結(jié)果如表3-3所示。第39頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三表3-3細(xì)菌數(shù)的泊松分布可見細(xì)菌數(shù)的頻率分布與λ=0.5的泊松分布是相當(dāng)吻合的,進(jìn)一步說明用泊松分布描述單位容積(或面積)中細(xì)菌數(shù)的分布是適宜的。第40頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
注意,二項(xiàng)分布的應(yīng)用條件也是泊松分布的應(yīng)用條件。比如二項(xiàng)分布要求n次試驗(yàn)是相互獨(dú)立的,這也是泊松分布的要求。然而一些具有傳染性的罕見疾病的發(fā)病數(shù),因?yàn)槭桌l(fā)生之后可成為傳染源,會(huì)影響到后續(xù)病例的發(fā)生,所以不符合泊松分布的應(yīng)用條件。對(duì)于在單位時(shí)間、單位面積或單位容積內(nèi),所觀察的事物由于某些原因分布不隨機(jī)時(shí),如細(xì)菌在牛奶中成集落存在時(shí),亦不呈泊松分布。第41頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三超幾何分布第42頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三問題:假定一批供試驗(yàn)用小白鼠共100只,其中有5只不合格,隨機(jī)取出的10只小白鼠中,不合格數(shù)X的概率分布如何?變式:隨機(jī)的取出10件改為3件,情況又如何?問題:能否把這個(gè)結(jié)論推廣到一般形式,建立一數(shù)學(xué)模型?第43頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三一般地,若一個(gè)隨機(jī)變量X的分布列為定義:記為H(r;n,M,N)并稱記為:x~H(n,M,N),第44頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三問題推廣:第45頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三第四節(jié)正態(tài)分布正態(tài)分布是一種很重要的連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布。生物現(xiàn)象中有許多變量是服從或近似服從正態(tài)分布的。許多統(tǒng)計(jì)分析方法都是以正態(tài)分布為基礎(chǔ)的。此外,還有不少隨機(jī)變量的概率分布在一定條件下以正態(tài)分布為其極限分布。因此在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,正態(tài)分布無論在理論研究上還是實(shí)際應(yīng)用中,均占有重要的地位。第46頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三3.4.1正態(tài)分布的密度函數(shù)、分布函數(shù)及其特征(一)正態(tài)分布的定義若連續(xù)型隨機(jī)變量x的概率分布密度函數(shù)為(4-6)其中μ為平均數(shù),σ2為方差,則稱隨機(jī)變量x服從正態(tài)分布(normaldistribution),記為x~N(μ,σ2)。相應(yīng)的概率分布函數(shù)為(4-7)第47頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
(二)正態(tài)分布的特征1、正態(tài)分布密度曲線是單峰、對(duì)稱的懸鐘形曲線,對(duì)稱軸為x=μ;2、f(x)在x=μ處達(dá)到極大,極大值;3、f(x)是非負(fù)函數(shù),以x軸為漸近線,分布從-∞至+∞;下一張
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xf(x)CAB第48頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三4、曲線在x=μ±σ處各有一個(gè)拐點(diǎn),即曲線在(-∞,μ-σ)和(μ+σ,+∞)區(qū)間上是下凸的,在[μ-σ,μ+σ]區(qū)間內(nèi)是上凸的;5、正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù),即平均數(shù)μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ。
第49頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三μ是位置參數(shù),當(dāng)σ恒定時(shí),μ越大,則曲線沿x軸愈向右;反之曲線沿x軸越向左。σ是變異度參數(shù),當(dāng)μ恒定時(shí),σ越大,表示x的取值越分散,曲線越“胖”;σ越小,曲線越“瘦”。
xf(x)CAB第50頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三6、分布密度曲線與橫軸所夾的面積為1,即:abxf(x)第51頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三3.4.2標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
由上述正態(tài)分布的特征可知,正態(tài)分布是依賴于參數(shù)μ和σ2(或σ)的一簇分布,正態(tài)曲線之位置及形態(tài)隨μ和σ2的不同而不同。這就給研究具體的正態(tài)總體帶來困難,需將一般的N(μ,σ2)轉(zhuǎn)換為μ=0,σ2=1的正態(tài)分布。第52頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
我們稱μ=0,σ2=1的正態(tài)分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(standardnormaldistribution)。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)及分布函數(shù)分別記作ψ(u)和Φ(u),由(4-6)及(4-7)式得:
(4-8)(4-9)
隨機(jī)變量u服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,記作u~N(0,1)。第53頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)任何一個(gè)一般的正態(tài)分布,可通過下面的線性變換轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)第54頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三xms一般正態(tài)分布=1Z標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布第55頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
對(duì)于任何一個(gè)服從正態(tài)分布N(μ,σ2)的隨機(jī)變量x,都可以通過標(biāo)準(zhǔn)化變換:u=(x-μ)/σ(4-10)將其變換為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量u。u稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量或標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)離差(standardnormaldeviate)。
第56頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三三、正態(tài)分布的概率計(jì)算
(一)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率計(jì)算
設(shè)u服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,則u在[u1,u2)內(nèi)取值的概率為:=Φ(u2)-Φ(u1)(4-11)而Φ(u1)與Φ(u2)可由附表1查得。第57頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三例如,u=1.75,1.7放在第一列0.05放在第一行。在附表1中,1.7所在行與0.05所在列相交處的數(shù)值為0.95994,即Φ(1.75)=0.95994有時(shí)會(huì)遇到給定Φ(u)值,例如Φ(u)=0.284,反過來查u值。這只要在附表1中找到與0.284最接近的值0.2843,對(duì)應(yīng)行的第一列數(shù)-0.5,對(duì)應(yīng)列的第一行數(shù)值0.07,即相應(yīng)的u值為u=-0.57,即Φ(-0.57)=0.284如果要求更精確的u值,可用線性插值法計(jì)算。第58頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
由(4-11)式及正態(tài)分布的對(duì)稱性可推出下列關(guān)系式,再借助附表1,便能很方便地計(jì)算有關(guān)概率:P(0≤u<u1)=Φ(u1)-0.5
P(u≥u1)=Φ(-u1)
P(|u|≥u1)=2Φ(-u1)(4-12)
P(|u|<u1==1-2Φ(-u1)
P(u1≤u<u2)=Φ(u2)-Φ(u1)第59頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三【例4.6】已知u~N(0,1),試求:(1)P(u<-1.64)=?(2)P(u≥2.58)=?(3)P(|u|≥2.56)=?(4)P(0.34≤u<1.53)=?第60頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三利用(4-12)式,查附表1得:(1)P(u<-1.64)=0.05050(2)P(u≥2.58)=Φ(-2.58)=0.024940(3)P(|u|≥2.56)=2Φ(-2.56)=2×0.005234=0.010468(4)P(0.34≤u<1.53)=Φ(1.53)-Φ(0.34)=0.93669-0.6331=0.30389第61頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,以下幾種概率應(yīng)當(dāng)熟記:P(-1≤u<1)=0.6826P(-2≤u<2)=0.9545
P(-3≤u<3)=0.9973P(-1.96≤u<1.96)=0.95P(-2.58≤u<2.58)=0.99
第62頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的三個(gè)常用概率99.74%65.26%95.46%第63頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三u變量在上述區(qū)間以外取值的概率分別為:P(|u|≥1)=2Φ(-1)=1-P(-1≤u<1)=1-0.6826=0.3174P(|u|≥2)=2Φ(-2)=1-P(-2≤u<2)=1-0.9545=0.0455P(|u|≥3)=1-0.9973=0.0027P(|u|≥1.96)=1-0.95=0.05P(|u|≥2.58)=1-0.99=0.01第64頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
(二)一般正態(tài)分布的概率計(jì)算
正態(tài)分布密度曲線和橫軸圍成的一個(gè)區(qū)域,其面積為1,這實(shí)際上表明了“隨機(jī)變量x取值在-∞與+∞之間”是一個(gè)必然事件,其概率為1。若隨機(jī)變量x服從正態(tài)分布N(μ,σ2),則x的取值落在任意區(qū)間[x1,x2)的概率,記作P(x1≤x<x2),等于圖中陰影部分曲邊梯形面積。即:第65頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三(4-13)
對(duì)(4-13)式作變換u=(x-μ)/σ,得dx=σdu,故有其中,第66頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三這表明服從正態(tài)分布N(μ,σ2)的隨機(jī)變量x在[x1,x2)內(nèi)取值的概率,等于服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量u在[(x1-μ)/σ,(x2-μ)/σ)內(nèi)取值的概率。因此,計(jì)算一般正態(tài)分布的概率時(shí),只要將區(qū)間的上下限作適當(dāng)變換(標(biāo)準(zhǔn)化),就可用查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率表的方法求得概率了。第67頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三正態(tài)分布
(實(shí)例)【例】設(shè)X~N(5,32),求以下概率(1)P(X
10);(2)P(2<X
<10)解:(1)(2)第68頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三【例】設(shè)x服從μ=30.26,σ2=5.102的正態(tài)分布,試求P(21.64≤x<32.98)。令則u服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,故=P(-1.69≤u<0.53)=Φ(0.53)-Φ(-1.69)=0.7019-0.04551=0.6564
第69頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三標(biāo)準(zhǔn)化的例子
P(5X6.2)
x=5=10一般正態(tài)分布6.2=1Z標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布00.12.0478第70頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三標(biāo)準(zhǔn)化的例子
P(2.9X7.1)
一般正態(tài)分布.1664.0832.0832標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布第71頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三關(guān)于一般正態(tài)分布,以下幾個(gè)概率(即隨機(jī)變量x落在μ加減不同倍數(shù)σ區(qū)間的概率)是經(jīng)常用到的。
P(μ-σ≤x<μ+σ)=0.6826P(μ-2σ≤x<μ+2σ)=0.9545P(μ-3σ≤x<μ+3σ)=0.9973P(μ-1.96σ≤x<μ+1.96σ)=0.95P(μ-2.58σ≤x<μ+2.58σ)=0.99第72頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三
上述關(guān)于正態(tài)分布的結(jié)論,可用一實(shí)例來印證。126頭基礎(chǔ)母羊體重資料的次數(shù)分布接近正態(tài)分布,現(xiàn)根據(jù)其平均數(shù)=52.26(kg),標(biāo)準(zhǔn)差S=5.10(kg),算出平均數(shù)加減不同倍數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差區(qū)間內(nèi)所包括的次數(shù)與頻率,列于表4—2。
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第73頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三頻率分布直方圖第74頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三表4—2126頭基礎(chǔ)母羊體重在±kS區(qū)間內(nèi)所包括的次數(shù)與頻率第75頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三由表4—2可見,實(shí)際頻率與理論概率相當(dāng)接近,說明126頭基礎(chǔ)母羊體重資料的頻率分布接近正態(tài)分布,從而可推斷基礎(chǔ)母羊體重這一隨機(jī)變量很可能是服從正態(tài)分布的。生物統(tǒng)計(jì)中,不僅注意隨機(jī)變量x落在平均數(shù)加減不同倍數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差區(qū)間(μ-kσ,μ+kσ)之內(nèi)的概率而且也很關(guān)心x落在此區(qū)間之外的概率。我們把隨機(jī)變量x落在平均數(shù)μ加減不同倍數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差σ區(qū)間之外的概率稱為雙側(cè)概率(兩尾概率),記作。第76頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三對(duì)應(yīng)于雙側(cè)概率可以求得隨機(jī)變量x小于μ-kσ或大于μ+kσ的概率,稱為單側(cè)概率(一尾概率),記作α/2。例如,x落在(μ-1.96σ,μ+1.96σ)之外的雙側(cè)概率為0.05,而單側(cè)概率為0.025。即P(x<μ-1.96σ==P(x>μ+1.96σ)=0.025
x落在(μ-2.58σ,μ+2.58σ)之外的雙側(cè)概率為0.01,而單側(cè)概率P(x<μ-2.58σ)=P(x>μ+2.58σ)=0.005第77頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三第78頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三附表3給出了滿足P(u>)=α的上側(cè)的分位數(shù)值。因此,只要已知上側(cè)概率α的值,由附表3就可直接查出對(duì)應(yīng)的上側(cè)分位數(shù),查法與附表2相同。例如,已知u~N(0,1)試求:(1)P(u<-)+P(u≥)=0.10的(2)P(-≤u<﹚=0.86的因?yàn)楦奖?中的α值是:第79頁(yè),講稿共88頁(yè),2023年5月2日,星期三所以(1)P(u<-)+P(u≥)=1-P(-≤u<﹚=0.10=α由附表3查得:=1.645(2)P
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